\u201cO que n\u00e3o pode ser medido, n\u00e3o pode ser melhorado\u201d, disse o f\u00edsico irland\u00eas William Thomson no s\u00e9culo XIX. Essa frase segue sendo uma m\u00e1xima das \u00e1reas de ci\u00eancia, tecnologia, engenharia e matem\u00e1tica. Na verdade, pode ser aplicada a praticamente tudo.<\/p>\n\n\n\n
Hoje em dia, as tecnologias emergentes criam condi\u00e7\u00f5es para que a forma de se fazer engenharia seja potencializada. Quando falamos sobre Engenharia Aumentada, estamos falando sobre inovar, repensar e reimaginar processos e procedimentos de engenharia, seja de planejamento, de projeto, ou operacionais, capturando todo o potencial das tecnologias emergentes para ampliar a quantidade de verifica\u00e7\u00f5es t\u00e9cnicas e a assertividade das decis\u00f5es e a\u00e7\u00f5es. Como um quebra cabe\u00e7a que precisa ser criado, algumas pe\u00e7as tornam-se fundamentais para os engenheiros inovadores que liderar\u00e3o e executar\u00e3o esse movimento.<\/p>\n\n\n\n
A Engenharia Aumentada, fazendo uso inovador das tecnologias\u00a0emergentes, facilita a resposta a alertas, permitindo que uma equipe possa\u00a0tomar decis\u00f5es melhores, em maior volume e menor tempo, com alta taxa de\u00a0assertividade, sobrepondo camadas de supervis\u00e3o\u00a0ad infinitum<\/em>. A cada\u00a0nova camada, a carga cognitiva exigida dos engenheiros usu\u00e1rios da engenharia\u00a0aumentada, tornam-se engenheiros aumentados a partir de uma verdadeira simbiose\u00a0entre homem e m\u00e1quina, o que potencializa sua produtividade, reduz custos\u00a0operacionais e, principalmente, aumenta a seguran\u00e7a operacional e dos\u00a0processos.<\/p>\n\n\n\n Para explicar a aplica\u00e7\u00e3o desse modelo tecnol\u00f3gico de uma maneira\u00a0simplificada e resumida, proponho uma analogia um quebra cabe\u00e7a, no qual\u00a0diversas pe\u00e7as ser\u00e3o necess\u00e1rias para construir a imagem do futuro. No caso da\u00a0Engenharia Aumentada, as cinco primeiras pe\u00e7as que est\u00e3o \u00e0 nossa m\u00e3o s\u00e3o IoT,\u00a0g\u00eameos digitais, intelig\u00eancia aumentada e aprendizagem de m\u00e1quina, automa\u00e7\u00e3o e\u00a0experi\u00eancia do usu\u00e1rio.\u00a0<\/p>\n\n\n\n Primeiro<\/strong>, \u00e9 necess\u00e1rio coletar dados que representem a observa\u00e7\u00e3o do que acontece no mundo real, para isso, temos a pe\u00e7a do IoT, a internet das coisas, que traz a converg\u00eancia entre o mundo real e virtual, levando informa\u00e7\u00f5es de sensores instalados no ambiente f\u00edsico para o universo digital. Essa pe\u00e7a \u00e9 de extrema import\u00e2ncia para a qualidade, a sincronicidade e a disponibilidade dos dados. Para efetiva aplica\u00e7\u00e3o de decis\u00f5es baseadas em dados, os dados devem estar dispon\u00edveis e com qualidade. Para decis\u00f5es operacionais em tempo real, h\u00e1 valor usarmos a regra que chamamos de first in first out,<\/em> que determina que, mesmo que haja uma falha moment\u00e2nea no processamento de dados, o sistema n\u00e3o se at\u00e9m \u00e0 fila ou \u00e0 ordem de recebimento, e sim \u00e0 novidade, priorizando o instante.<\/p>\n\n\n\n A\u00a0segunda pe\u00e7a<\/strong>\u00a0importante \u00e9 avaliar o que se espera ocorrer\u00a0no ambiente f\u00edsico realizando simula\u00e7\u00f5es baseadas em conceitos f\u00edsicos. Neste\u00a0encaixe, encontramos a pe\u00e7a g\u00eameo digital que, a partir da reprodu\u00e7\u00e3o digital\u00a0fidedigna do ativo f\u00edsico, permite criar valores esperados para os dados\u00a0medidos pelos sensores. Pode-se ent\u00e3o com simula\u00e7\u00f5es mais robustas criar\u00a0alertas, para que a m\u00e1quina saiba que deve avisar toda vez que aquilo que ela\u00a0observa for diferente do esperado. O mais legal aqui \u00e9 a capacidade de criar\u00a0simula\u00e7\u00f5es em tempo real, que colocam luz nos problemas\u00a0on-the-go<\/em>.\u00a0Importante desafio da aplica\u00e7\u00e3o de g\u00eameos digitais em tempo real est\u00e1\u00a0associado, muitas vezes, \u00e0s simula\u00e7\u00f5es n\u00e3o poderem ser executadas em tempo\u00a0real. Com mais frequ\u00eancia do que se imagina, essa limita\u00e7\u00e3o \u00e9 um obst\u00e1culo para\u00a0efetiva aplica\u00e7\u00e3o g\u00eameo digital em tempo real. Engenheiros inovadores capazes\u00a0de superar este obst\u00e1culo ser\u00e3o decisivos para o sucesso da implanta\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Na terceira pe\u00e7a<\/strong>, nos deparamos com a intelig\u00eancia artificial e a aprendizagem de m\u00e1quinas que fazem uso de conceitos matem\u00e1ticos para estabelecer os valores esperados para compara\u00e7\u00e3o com os observados. Os dois representam o poder que a tecnologia tem de perceber, analisar e entender os contextos, usualmente, propondo classifica\u00e7\u00f5es, identificando padr\u00f5es e fazendo predi\u00e7\u00f5es. No entanto, estes sistemas matem\u00e1ticos aprendem como crian\u00e7as, que captam toda a informa\u00e7\u00e3o ao seu redor sem fazer ju\u00edzo de valor e precisam que algu\u00e9m os ensine quando e qual deve ser o ju\u00edzo de valor adequado para cada contexto. \u00c9 por isso que refor\u00e7amos a import\u00e2ncia da colabora\u00e7\u00e3o humana para aprimorar a intelig\u00eancia artificial. Nessa fase do processo, as equipes humanas mostram como decidem e agem na opera\u00e7\u00e3o para que a m\u00e1quina aprenda e se desenvolva. Uma vez com conhecimento suficiente a m\u00e1quina poder\u00e1 propor insights com os resultados esperados a partir do que aprendeu com os dados hist\u00f3ricos e com os humanos.<\/p>\n\n\n\n Na quarta pe\u00e7a<\/em><\/strong>, <\/em>\u00e9 poss\u00edvel criar regras de conduta, que se repetem e que possuem crit\u00e9rio definido, para a m\u00e1quina, ou seja, gerar automa\u00e7\u00e3o. Essa pe\u00e7a \u00e9 fundamental, pois garante escalabilidade e repetibilidade a tomadas de decis\u00e3o ou execu\u00e7\u00e3o de a\u00e7\u00f5es que possuem regra de conduta claramente definida, como, por exemplo,normas e padr\u00f5es. Essa pe\u00e7a encaixa-se com precis\u00e3o na quinta, que \u00e9 a da experi\u00eancia de usu\u00e1rio. Toda vez que se cria uma camada de comandos que automatizam processos, liberamos a carga cognitiva dos humanos, permitindo que sejam criativos e propositivos, ou seja, podemos ter mais engenheiros inovadores praticando a engenharia aumentada. Com tempo livre, podem se perguntar qual etapa do processo pode ser otimizada ou qual novo problema pode ser resolvido, e de que maneira.<\/p>\n\n\n\n